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StyleSpeech

多说话人自适应文本转语音生成

Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。

StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
ControlSpeech - 实现零样本语音克隆和风格控制的开源工具包
ControlSpeechGithub开源项目评估指标语言风格控制语音合成零样本说话人克隆
ControlSpeech是一个开源的语音合成项目,专注于实现零样本说话人克隆和语言风格控制。项目包含基线模型、VccmDataset数据集、评估指标和复现代码。通过解耦编解码器技术,ControlSpeech为研究人员和开发者提供了探索灵活语音合成的工具。该项目可应用于个性化语音助手、多语言配音等领域,为语音合成技术的研究和应用提供新的可能性。
SpeechGen - 智能在线文本转语音平台
AI工具AI配音在线配音多语言支持文字转语音语音合成
SpeechGen是一个先进的在线文本转语音平台,运用AI技术生成自然逼真的语音。支持多语言和多种声音风格,可将文本快速转换为高质量音频。这款AI语音生成工具适用于视频制作、教育和营销等领域,提供高效经济的语音合成方案。具备长文本处理、商业用途授权、云端存储和字幕转音频等功能,为用户提供全方位的文本转语音服务。SpeechGen是您理想的AI驱动语音生成解决方案。
ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具
ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分
ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发,专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分,评估包括长句、多句和单句的稳定性,以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释,为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型,支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型,经过10万小时的语音训练,支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆(仅需30秒参考音频)。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用,并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
ChatTTS - 用于日常对话的文生语音模型
ChatTTSGithub多语言支持对话系统开源开源项目文本转语音热门
ChatTTS是为对话场景特别设计的文本到语音模型,支持多种语言和多发言者交互。该模型优化对话基础任务,支持细粒度的韵律特征控制,如笑声、停顿等。通过使用预训练模型,ChatTTS在自然语言合成和表达能力方面均有突破性进展,适用于教育和研究目的。
speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型
GithubHuggingfaceSpeechT5开源项目文本转语音模型语音合成语音处理预训练模型
SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示,提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换,或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。
FCH-TTS - 并行语音合成模型
GithubParallelTTS合成样例声码器开源项目语音合成预训练模型
FCH-TTS采用先进的并行语音合成技术,快速生成高质量语音。支持多语种及多种声音风格,满足多样化应用需求。项目持续迭代,引入诸如SoftDTW损失函数等新功能和优化,同时集成顶尖的声码器技术。FCH-TTS不仅提供预训练模型和丰富的合成示例,还允许用户自定义训练和合成,适用于教育、娱乐及商业多个领域。
voicesmith - 实现个性化语音合成的强大工具
DelightfulTTSGithubUnivNetVoiceSmith多说话者模型开源项目文本转语音
VoiceSmith是一个允许用户训练和应用单语者及多语者模型的平台。该项目基于改良的DelightfulTTS和UnivNet模型,能在个人数据集上进行微调,带来高度自然的语音输出。VoiceSmith还包括数据预处理工具,如自动文本规范化功能,适合在Windows或Linux系统上使用,推荐配置NVIDIA GPU以优化训练效率。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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